GE-Adapter：一款通用且高效的适配器，用于借助预训练的文本到图像扩散模型提升视频编辑效果

《Expert Systems with Applications》：GE-Adapter: A General and Efficient Adapter for Enhanced Video Editing with Pretrained Text-to-Image Diffusion Models

扩散模型文本视频生成通过适配器框架提升时空语义一致性，采用帧基时间一致性块、通道相关空间一致性块和令牌语义一致性模块，在MSR-VTT数据集上实现50%效率提升，减少训练参数至0.797M。

　　文本到视频（Text-to-Video, T2V）生成与编辑技术近年来取得了显著进展，尤其在基于扩散模型的框架下，这一领域的发展尤为迅速。扩散模型以其强大的生成能力和对细节的精确控制而闻名，广泛应用于图像生成、视频生成及视频编辑等任务。然而，传统T2V方法通常依赖于大规模的视频数据集进行训练，以学习复杂的时空动态特征，这不仅带来了高昂的计算成本，还可能导致模型对特定场景的适应能力受限，以及对数据集中潜在偏见的敏感性。此外，训练过程需要高质量的标注数据，这在实际应用中往往难以满足。

为了克服这些挑战，研究者们开始探索利用预训练的文本到图像（Text-to-Image, T2I）扩散模型进行视频编辑的新思路。这种方法的优势在于其较低的计算需求，因为T2I模型已经具备较强的图像生成能力，可以作为视频生成的基础。通过在T2I模型的基础上进行适配或微调，研究者们希望能够实现更高效、更灵活的视频编辑。然而，这种方法也面临着新的问题，例如如何在保持图像质量的同时，确保视频帧之间的时空连续性，以及如何在不依赖额外训练数据的情况下，实现视频内容与文本描述的语义对齐。

本文提出了一种新的一致性适配器框架（General and Efficient Adapter, GE-Adapter），旨在解决上述问题。该框架的核心思想是通过引入多种一致性机制，如时空一致性、语义一致性等，来增强视频生成的质量和编辑效果。具体来说，GE-Adapter包含三个关键组件：基于帧的时空一致性块（Frame-based Temporal Consistency Blocks, FTC Blocks）、基于通道的空间一致性块（Channel-dependent Spatial Consistency Blocks, SCD Blocks）以及基于令牌的语义一致性模块（Token-based Semantic Consistency Module, TSC Module）。这些组件共同作用，确保生成的视频在视觉上连贯，语义上准确，并且在编辑过程中保持高质量输出。

基于帧的时空一致性块（FTC Blocks）主要负责捕捉每一帧的特定特征，并通过时间感知的损失函数来实现帧间平滑过渡。这一模块的核心在于理解视频帧之间的动态变化，从而避免生成过程中出现的不连贯现象。例如，在视频编辑任务中，用户可能希望在特定帧中插入新的元素或修改场景，而FTC Blocks能够确保这些修改不会破坏整体的时空连贯性。通过引入时间感知的损失函数，该模块能够在生成过程中动态调整帧间的关系，使视频在视觉上更加自然流畅。

基于通道的空间一致性块（SCD Blocks）则关注于提升视频帧的空间一致性。该模块采用双边滤波（bilateral filter）技术，能够在减少噪声和伪影的同时，保留图像的细节特征。双边滤波是一种在图像处理中广泛应用的非线性滤波方法，它通过结合图像的灰度信息和空间位置信息，来实现对图像的平滑处理。在视频生成的背景下，SCD Blocks能够有效抑制帧间可能产生的视觉不一致，如颜色偏差、边缘模糊等问题，从而提高视频的整体质量。此外，该模块还能够适应不同的场景和对象，使得生成的视频在空间结构上更加稳定和自然。

基于令牌的语义一致性模块（TSC Module）则专注于语义层面的对齐，确保视频内容与文本描述在语义上保持一致。该模块利用共享提示令牌（shared prompt tokens）和帧特定令牌（frame-specific tokens）来实现这一目标。共享提示令牌能够在不同帧之间传递统一的语义信息，而帧特定令牌则允许每帧根据自身的特征进行微调。通过这种方式，TSC Module能够在保持文本描述整体一致性的同时，灵活地适应每一帧的具体内容，从而提升视频的语义准确性和编辑灵活性。

本文的实验部分基于MSR-VTT数据集进行评估，该数据集包含了大量的视频片段和对应的文本描述，是进行视频生成与编辑任务的理想选择。实验结果表明，GE-Adapter在保持较低计算成本的同时，显著提升了视频的感知质量、文本与图像的对齐度以及时间上的连贯性。此外，该框架还能够在不依赖额外训练数据的情况下，实现高效的视频编辑，从而为实际应用提供了更大的便利性。

在实现细节方面，本文首先使用了基于Stable Diffusion v1.5的模型，该模型结合了860M参数的UNet网络和123M参数的文本编码器，以实现高效的图像生成和文本条件控制。随后，在第二阶段，作者引入了ControlNet模块，该模块专门用于处理深度数据，从而增强视频生成过程中对空间结构的控制能力。同时，作者还设计了一个联合训练的TSC模块，以进一步提升视频与文本描述的对齐度。整个训练过程采用了混合精度（mixed precision）技术，以提高计算效率并减少内存占用。

为了验证GE-Adapter的有效性，本文进行了广泛的实验评估。实验结果显示，该框架在多个指标上均优于现有的主流T2V模型。首先，在感知质量方面，GE-Adapter生成的视频在视觉上更加自然，能够有效避免常见的模糊、失真和不连贯现象。其次，在文本与图像的对齐度方面，该框架能够更准确地捕捉文本描述中的关键信息，并将其映射到生成的视频帧中，从而确保视频内容与文本描述的高度一致。最后，在时间连贯性方面，GE-Adapter通过引入时间感知的损失函数和双边滤波技术，显著提升了视频帧之间的过渡质量，使生成的视频在时间维度上更加流畅。

此外，本文还探讨了GE-Adapter在实际应用中的潜力。由于该框架的参数量较小，仅需0.797M参数用于UNet适配器，0.594M参数用于提示适配器，其计算效率相比主流T2V模型提高了超过50%。这种高效的适配器框架不仅适用于视频生成任务，还可以灵活应用于视频编辑、视频预测等多种场景。在视频编辑中，用户可以通过简单的文本提示来调整视频内容，而GE-Adapter能够确保这些调整不会破坏视频的整体连贯性。在视频预测任务中，该框架可以用于生成连贯的视频序列，从而提升预测的准确性。而在视频生成任务中，GE-Adapter能够帮助生成更加自然、连贯的视频内容，满足不同应用场景的需求。

本文的研究成果为文本到视频生成与编辑领域提供了一种新的解决方案。通过结合时空一致性、语义一致性和空间结构控制，GE-Adapter在保持高效性的同时，显著提升了视频生成的质量和编辑效果。这一框架不仅能够降低训练成本，还能够减少对大规模数据集的依赖，从而为实际应用提供了更大的灵活性和可行性。此外，GE-Adapter的轻量化设计使其在资源受限的环境中也具有良好的适用性，例如移动设备或边缘计算平台，这些场景通常对计算资源和内存占用有严格的限制。

在未来的研究方向中，本文作者提出了几个值得关注的方面。首先，他们希望进一步优化适配器的结构，使其在保持高效性的同时，能够更好地适应不同的视频生成任务。其次，他们计划探索更多类型的适配器模块，例如结合注意力机制的适配器，以提升模型对复杂场景和动态变化的处理能力。此外，作者还希望将GE-Adapter应用于更广泛的视频编辑场景，如基于动作的视频编辑、多视角视频生成等，以拓展其应用范围。最后，他们提出未来可以研究如何将GE-Adapter与更先进的扩散模型相结合，以实现更高分辨率和更高质量的视频生成。

总的来说，本文提出了一种创新的、高效的视频编辑框架，为文本到视频生成与编辑领域带来了新的思路和方法。通过引入多种一致性机制，该框架不仅提升了视频生成的质量，还降低了训练成本，使其在实际应用中具有更高的可行性。未来，随着视频生成技术的不断发展，GE-Adapter有望成为这一领域的重要工具，推动更多高效、灵活的视频编辑应用的出现。